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1.本项目使用了 Spark 技术生态栈中最常用的三个技术框架,Spark Core、Spark SQL 和 Spark Streaming,进行离线计算和实时计算业务模块的开发。

2.学员对于 Spark 技术框架的理解将会在本项目中得到很大的提高。

3.分别使用canal和kafka搭建各自针对业务数据库和用户行为数据的实时数据采集系统

4.使用SparkStreaming搭建高吞吐的数据实时处理模块,选用ES作为最终的实时数据处理结果的存储位置,并从中获取数据进行展示

适用人群

适合有大数据基础的学员

课程介绍

项目一Spark离线处理

本项目来源于企业级电商网站的大数据统计分析平台,该平台以 Spark 框架为核心,对电商网站的日志进行离线和实时分析。 


该大数据分析平台对电商网站的各种用户行为(访问行为、购物行为、广告点击行为等)进行分析,根据平台统计出来的数据,辅助公司中的 PM(产品经理)、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。 

本项目使用了 Spark 技术生态栈中最常用的三个技术框架,Spark Core、Spark SQL 和 Spark Streaming,进行离线计算和实时计算业务模块的开发。实现了包括用户访问 session 分析、页面单跳转化率统计、热门商品离线统计、广告流量实时统计 4 个业务模块。通过合理的将实际业务模块进行技术整合与改造,该项目几乎完全涵盖了 Spark Core、Spark SQL 和 Spark Streaming 这三个技术框架中大部分的功能点、知识点,学员对于 Spark 技术框架的理解将会在本项目中得到很大的提高。 


项目二Spark实时处理

项目简介
对于实时性要求高的应用,如用户即时详单查询,业务量监控等,需要应用实时处理架构

项目场景
对于实时要求高的应用、有对数据进行实时展示和查询需求时

项目技术
分别使用canal和kafka搭建各自针对业务数据库和用户行为数据的实时数据采集系统,使用SparkStreaming搭建高吞吐的数据实时处理模块,选用ES作为最终的实时数据处理结果的存储位置,并从中获取数据进行展示,进一步降低响应时间。
 


课程讨论

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